Google Gemini AI: Intelligente Datenverarbeitung für die Zukunft

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Google Gemini AI effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche KI-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, entwickeln, integrieren und optimieren

Inhalt

• Einführung in Google Gemini AI
  • Überblick über Google Gemini AI: Was ist Google Gemini AI und warum ist es wichtig?
  • Hauptmerkmale und Vorteile von Google Gemini AI im Vergleich zu anderen KI-Tools.
• Installation und Einrichtung
  • Systemanforderungen und notwendige Software.
  • Installation und Konfiguration von Google Gemini AI.
• Grundlegende Funktionen und Konzepte
  • Einführung in die Benutzeroberfläche und Navigation.
  • Überblick über die grundlegenden Funktionen von Google Gemini AI.
  • Verwendung der integrierten Tools zur Datenvorbereitung und -verarbeitung.
• Datenimport und -verwaltung
  • Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen (CSV, SQL, Cloud-Speicher).
  • Verwaltung und Organisation von Datensätzen innerhalb von Google Gemini AI.
• Praktische Übung 1: Einrichtung und Datenimport
  • Problemstellung: Einrichtung eines Google Gemini AI-Projekts und Importieren von Daten.
  • Lösung:
  • Einrichtung eines neuen Projekts und grundlegende Konfiguration.
  • Import eines Beispiel-Datensatzes und Verwaltung der Daten.
  • Tool: Google Cloud Storage für den Datenimport.
  • Ergebnis: Ein funktionsfähiges Google Gemini AI-Projekt mit importierten Daten.
• Modelltraining und -optimierung
  • Auswahl geeigneter Algorithmen und Konfiguration der Trainingsparameter.
  • Durchführung des Modelltrainings und Überwachung des Trainingsprozesses.
  • Optimierung der Modelle und Hyperparameter-Tuning.
• Modellbewertung und -validierung
  • Methoden zur Bewertung der Modellleistung (Accuracy, Precision, Recall, etc.).
  • Nutzung von Cross-Validation und anderen Techniken zur Validierung der Modelle.
• Integration und Bereitstellung von Modellen
  • Integration der trainierten Modelle in bestehende Anwendungen.
  • Bereitstellung der Modelle über APIs und andere Schnittstellen.
  • Verwendung von Google Cloud AI Platform zur Modellbereitstellung.
• Automatisierung und Workflow-Optimierung
  • Automatisierung von Datenvorbereitung und Modelltraining mit Pipelines.
  • Nutzung von Google Cloud Composer zur Workflow-Automatisierung.
  • Best Practices für die Automatisierung und Optimierung von KI-Workflows.
• Praktische Übung 2: Modelltraining und Bereitstellung
  • Problemstellung: Training und Bereitstellung eines KI-Modells mit Google Gemini AI.
  • Lösung:
  • Auswahl eines geeigneten Algorithmus und Konfiguration des Trainingsprozesses.
  • Training und Optimierung des Modells.
  • Bereitstellung des Modells über die Google Cloud AI Platform.
  • Tool: Google Cloud AI Platform für das Training und die Bereitstellung.
  • Ergebnis: Ein trainiertes und bereitgestelltes KI-Modell, das in einer Anwendung genutzt werden kann.